小编jun*_*jun的帖子

下面是分类器的一些代码。我使用 pickle 来保存和加载本页中指示的分类器。但是，当我加载它以使用它时，我无法使用CountVectorizer()和TfidfTransformer()将原始文本转换为分类器可以使用的向量。

我唯一能够让它工作的是在训练分类器后立即分析文本，如下所示。

import os
import sklearn
from sklearn.datasets import load_files

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import confusion_matrix

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import nltk

import pandas
import pickle

class Classifier:

    def __init__(self):

        self.moviedir = os.getcwd() + '/txt_sentoken'

    def Training(self):

        # loading all files. 
        self.movie = load_files(self.moviedir, shuffle=True)


        # Split data into training and test sets
        docs_train, docs_test, y_train, y_test = train_test_split(self.movie.data, self.movie.target, 
                                                                  test_size = …